基于电子不停车收费数据的山区高速公路 车速分布与车型分类研究

为研究山区高速公路车型分类方法，以重庆市包茂高速某路段的电子不停车收费数据(即ETC数据)为基础，分析平缓路段和连续上坡路段不同车型的速度分布特征发现：在不同线形路段，部分车型的速度分布有明显的特点，三型货车在连续上坡路段速度分布呈驼峰状，四型客车因营运限速的存在，在平缓路段速度分布集中于最大速度92 km·h-1 ；相同线形路段各车型速度分 布显著不同，客车车型在平缓路段速度分布表现为分散，在连续上坡路段相对集中，而货车车型的速度分布变化趋势正好相反；连续上坡路段各车型的速度特征值明显下降，但同路段上的部分车型间的速度特征值仍较为接近；连续上坡路段速度离散性大于平缓路段，追尾风险水平更高。在ETC数据基础上，运用k-medoids算法对山区高速公路平缓路段和连续上坡路段的车型进行聚类分析，优化后车型分类结果为：平缓路段车型可分为4类，分别为一型客车、二型～四型客车、一 型货车、二型～六型货车；连续上坡路段车型分类结果为4类，分别为一型～四型客车、一型货车和三型(空载)货车、二型～四型货车(三型为满载)、五型～六型货车。本文有助于山区高速公路速度管理措施的制定和道路线形设计时代表性车型的选择。     

高速公路联网收费数据仓库设计

针对高速公路收费的特点,研究了高速公路收费系统的数据构成,分析了数据之间的关系,并且对数据仓库建模设计的方法与步骤进行了理论研究。     

一种军警与ETC混合的车道系统

目前,高速公路为军警车开辟的专用车道车流量明显不足,资源浪费严重。为提升高速公路收费站的整体通行能力,基于电子不停车收费的理念以及军警车道的特殊性,提出军警与ETC混合的车道系统设计方案,结合车牌识别与ETC技术,实现军警与ETC混合的车道应用。     

ETC电子标签在线发行系统研究

针对高速公路电子不停车收费(ETC)系统大规模社会化发行的需求,结合实际系统应用经验,提出电子标签在线发行的概念,给出在线发行系统的构成形式、发行流程和数据安全保证机制,并分析发行终端设备原型和相应的数据接口,以及后台服务系统的配置和功能等。该在线发行系统可实现ETC电子标签的移动式在线发行,适用于其大规模社会化发行应用,有助于提高ETC系统的服务质量和运营效益。     

高速公路收费站收费业务质量评价体系研究

收费业务是高速公路运营中最为重要的业务,其业务质量是表征运营质量的关键。目前,国内针对收费业务质量开展评价的研究较少,也尚未形成一套行业认可的评价体系。采用AHP和模糊评价相结合的方法对收费站收费业务质量评价体系的建立及评价方法进行研究,确定对应的层次模型及指标权重。采用该模型对四川省3个具有代表性的收费站进行评价,得出的结果与实际情况相符。     

基于GBDT算法的高速公路分车型交通流短时预测模型

为了准确预测高速公路短时交通流量,以制定科学合理的运营管理方案,运用高速公路联网收费数据和外界环境天气数据,实现数据清洗、预处理,挖掘得到日期、时段、车型等有效特征,构建基于GBDT算法的交通流短时预测模型。以成渝高速公路短时交通流预测为实例分析对象。结果表明,预测误差较BP神经网络模型、RF模型、SVM模型分别降低4.43%、0.32%、1.01%,表明模型具有较好的可靠性和有效性。     

综合收费业务平台V 3.0的开发与应用

《综合收费业务平台V3.0》(简称ITSNV3.0)由上海交技发展股份有限公司自主研发,集成了国内外目前已存在的收费技术(非接触IC卡、条形码、纸券、全自动电子收费、计重收费等)及收费制式(开放式、封闭式),并且可配置拆账、预付卡发行管理模块,全面满足了国内高速公路收费系统的工作流程和业务功能的需要。     

ETC系统及其在现阶段路网收费应用中的解决方案

介绍了包括车道设备子系统和后台清算子系统的电子不停车收费(ETC)系统的原理。针对国内高速公路管理体制的现状和主线收费站交通堵塞问题，描述了ETC系统在现阶段联网收费应用中的技术解决方案。     

全新一代无人收费机器人

全国联网收费以来，ETC车道成为了非现金收费的主流模式。但是，仍然有部分车辆采用现金、微信、支付宝等支付方式。新收费模式下，现场收费人员需要面对更多的异常事件，工作压力与日俱增。如何减轻现场收费人员的工作压力，优化收费员的配置，降低企业运营压力，成为了各高速公路管理单位的难题。     

浅析ETC在内蒙古高速公路的推广应用

随着收费公路在各省区内成网,ETC应运而生。在国家取消高速公路省界收费站的进程中,ETC用户的占比成为此项改革成败的关键指标。文章通过对ETC在我国及内蒙古地区的发展历程分析、解读,旨在明确取消省界站和推广ETC在逻辑上顺承和事实上依存关系,同时,探讨ETC在内蒙古的推广应用,明确指出随着云计算、大数据、边缘计算、AI的迅速普及和高效运用,未来这张网的走向应该是产业互联网。